Beschleunigungslösung für die Plattform für medizinische Bildgebung mit KI: Datenübertragung und Computing-Optimierung

Die medizinische Bildgebung stellt eine der vielversprechendsten Anwendungen der Gesundheits-KI dar, wobei Algorithmen inzwischen eine Leistung auf Radiologen-Niveau bei der Erkennung von Erkrankungen, von Krebs bis hin zu neurologischen Störungen, erzielen. Der globale Markt für KI in der medizinischen Bildgebung wird bis 2028 voraussichtlich 4,5 Milliarden US-Dollar übersteigen, was auf steigende Bildgebungsvolumina, Radiologenmangel und die nachgewiesene Fähigkeit der KI zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit zurückzuführen ist. Die Rechenanforderungen bei der Verarbeitung hochauflösender DICOM-Bilder – oft im Bereich von Hunderten von Megabyte bis zu mehreren Gigabyte pro Studie – stellen jedoch beispiellose Herausforderungen für die IT-Infrastruktur im Gesundheitswesen dar. Ein typisches mittelgroßes Krankenhaus generiert jährlich über 50 TB an neuen medizinische Daten, hauptsächlich aus CT-, MRT- und PET-Bildgebungssystemen.

Gesundheitsorganisationen stoßen bei der Implementierung von KI-Lösungen für die medizinische Bildgebung auf erhebliche technische Barrieren, die in erster Linie auf den enormen Umfang und die Sensibilität der Bildgebungsdaten zurückzuführen sind.

• Datenübertragungslatenz: Die Übertragung von Bildgebungsstudien mit mehreren Gigabyte von PACS-Archiven zu GPU-Servern zur Verarbeitung kann mit herkömmlichen Netzwerken Minuten dauern, was zu inakzeptablen Verzögerungen in zeitkritischen Diagnose-Workflows führt.
• Speichersystemüberlastung: Traditionelle NAS-Systeme (Network Attached Storage) werden in Spitzenzeiten überlastet, wenn mehrere KI-Anwendungen und Radiologen gleichzeitig auf große Bilddatensätze zugreifen.
• Ineffizienz bei der Berechnung: GPU-Server stehen oft still und warten auf den Abschluss der Datenübertragung, was zu einer schlechten Auslastung teurer KI-Beschleunigungshardware führt.
• Datensicherheit und Compliance: Medizinische Bildgebungsdaten erfordern strenge Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von HIPAA während der gesamten Verarbeitung, was die Implementierung von KI-Workflows komplexer macht.
• Skalierbarkeitsbeschränkungen: Die bestehende Infrastruktur kann oft nicht wirtschaftlich skaliert werden, um wachsende Bildgebungsvolumina und zunehmend komplexe KI-Modelle zu bewältigen.

Diese Herausforderungen führen häufig zu verzögerten Diagnosen, erhöhten Kosten und einem begrenzten ROI aus KI-Investitionen, was sich letztendlich auf die Qualität der Patientenversorgung auswirkt.

Mellanox begegnet diesen Herausforderungen durch eine umfassende Datenbeschleunigungsarchitektur, die speziell für Gesundheits-KI-Workloads entwickelt wurde und sowohl die Datenbewegung als auch die Recheneffizienz optimiert.

• Hochleistungs-Mellanox-Netzwerk: End-to-End-100/200/400GbE-Infrastruktur mit RDMA-Technologie (Remote Direct Memory Access) ermöglicht die direkte Speicher-zu-Speicher-Datenübertragung zwischen Speicher, Servern und GPU-Systemen und reduziert die Latenz im Vergleich zu herkömmlichen TCP/IP-Netzwerken um bis zu 90 %.
• NVMe-oF-beschleunigter Speicherzugriff: Die NVMe-over-Fabrics-Technologie ermöglicht es KI-Servern, direkt auf Bildgebungsdaten von zentralen Speicher-Arrays mit lokaler Leistung zuzugreifen, wodurch Speicher-Netzwerk-Engpässe beseitigt werden.
• GPU-Direct-Technologie: Ermöglicht die direkte Datenübertragung zwischen Netzwerkadaptern und GPUs ohne CPU-Beteiligung, wodurch der Verarbeitungsaufwand erheblich reduziert und die Gesamtsystemeffizienz für die Verarbeitung von medizinische Daten verbessert wird.
• Erweiterte Quality of Service (QoS): Priorisiert kritischen Diagnostikverkehr gegenüber weniger zeitkritischen Workloads und gewährleistet so eine konsistente Leistung in Spitzenzeiten.
• Sichere Datenverarbeitung: Hardwarebeschleunigte Verschlüsselungs- und Sicherheitsfunktionen gewährleisten den Datenschutz während der gesamten KI-Verarbeitungspipeline, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Die Implementierung der beschleunigten Infrastruktur von Mellanox liefert messbare Verbesserungen in allen Aspekten der Bereitstellung von KI in der medizinischen Bildgebung.

Diese Leistungsverbesserungen führen zu erheblichen klinischen Vorteilen, darunter schnellere Diagnosen, eine höhere Produktivität der Radiologen und die Möglichkeit, anspruchsvollere KI-Algorithmen für eine verbesserte diagnostische Genauigkeit zu implementieren.

Ein Krankenhausverbund implementierte die beschleunigte Infrastruktur von Mellanox, um seine unternehmensweite KI-Initiative zu unterstützen und monatlich über 25.000 Bildgebungsstudien in 5 Krankenhäusern zu verarbeiten. Die Bereitstellung umfasste ein 200GbE-Mellanox-Netzwerk-Fabric, das PACS-Speicher, GPU-Server und Lesestationen verband. Die Ergebnisse umfassten eine Reduzierung der Zeit bis zur Diagnose in Notfällen um 68 % und eine Steigerung der Lesekapazität der Radiologen um 40 %, bei gleichzeitiger Erzielung einer Systemverfügbarkeit von 99,99 % und vollständiger HIPAA-Konformität.

Die erfolgreiche Implementierung von Gesundheits-KI in der medizinischen Bildgebung hängt davon ab, grundlegende Herausforderungen der Dateninfrastruktur zu bewältigen. Die optimierte Lösung von Mellanox bietet die Hochleistungsgrundlage, die erforderlich ist, um das volle Potenzial der KI in der diagnostischen Medizin zu nutzen und die Art und Weise zu verändern, wie Gesundheitsorganisationen medizinische Daten verwalten und verarbeiten. Durch die drastische Beschleunigung der Datenbewegung und der Recheneffizienz ermöglicht diese Infrastruktur Radiologen schnellere und genauere Diagnosen und maximiert gleichzeitig den Return on Technology Investments.